「数据指标系列文章」旨在分享埋点方案设计的方法论和实际场景应用分析，为企业又快又准地搭建起高质量数据指标体系提供帮助。系列文章将持续在 GrowingIO 微信公众号和博客发布，欢迎大家关注。

作者：GrowingIO 联合创始人叶玎玎

在定义指标体系的过程中，并不需要一味追求埋点数量。一个事件，两个变量，就能完成产品分析的核心工作。

任何一个产品，都可以分成两类。用，即浏览功能。做，即创建功能。比如电商产品，浏览商品是浏览功能，下单购买是创建行为。对于内容产品，查看内容是浏览行为，创建内容是创建行为。

所以，我们搭建指标体系，也应该分为两部分。一部分是浏览类功能指标，一部分是创建类功能指标。

对于浏览功能，一个功能会展示在某个页面上，所以从产品角度考虑，功能使用大致等于页面访问。举个例子，你查看 GrowingIO 的某个漏斗，是在这个漏斗详情页上看。

对于创建功能，是通过某个具体交互触发的，所以从产品角度考虑，交互行为的完成大致等于创建功能。举个例子，在「新建分布分析」页面点击保存并成功返回时，就是使用了分布分析创建功能。

基于此，我们只需要用一个事件 + 两个变量，即可完成核心的产品分析体系搭建。

实施

当你确认了一个事件和对应的变量，就可以进入实施阶段。做好这一步，需要产品经理和工程师之间的通力协作。

有些公司，会有专门的数据产品经理，负责指标体系规划，跟研发沟通落地实施。有些公司，每个产品经理都需要掌握这个能力，遵循公司统一的指标体系方案，在每个产品文档里落地实施。

详细的实施流程，可参考《数据指标系列 | 完整埋点方案设计的四要素》。当实施完成后，我们就可以开始搭建可视化看板，通过数据洞察改进产品了。

可视化样例

一旦指标体系实施完成，就可以开始搭建产品分析可视化报表。下面是一些报表可视化例子，供参考。

通过横向柱图可以了解用户主要在用哪些浏览功能。在事件分析中选择页面浏览量和用户量两个指标，选择交互功能页面名称为维度，选择用户分群为任意目标人群，就得到上面这张图。

其中，左图是浏览功能的使用次数，右图是浏览功能的使用人数。

同样，通过横向柱图可以了解用户主要使用哪些创建功能。在事件分析中选择产品交互性参与事件_次和产品交互性参与事件_人两个事件，选择交互功能类型为维度，选择用户分群为任意目标人群，可以得到上面这张图。

其中，左图是产品创建功能的使用次数，右图是产品创建功能的使用人数。

通过气泡图可以了解核心功能的渗透率和使用率如何，明晰产品功能推广方向。

通过事件分析，选择用户数、人均浏览页数和平均页面停留时长(分钟)三个指标，选择交互功能页面名称为维度，选择用户分群为任意目标人群，可得上图。

可通过分布分析，了解功能使用频率，结合使用率和渗透率来优化产品。

在分布分析中，选择页面浏览量为事件，选择用户分群为任意目标人群，在维度对比中选择交互功能页面名称，就出来上面这张图。

同时，可通过自定义区间来设置你需要分析的目标区间，比如，我们通过判断高频使用产品功能的用户的占比、低频使用功能的用户占比是否符合预期，思考如何引导，从而提升用户使用频率。

以上是一个核心产品分析的指标体系搭建方案。数据分析的流程是以业务逻辑或产品逻辑为起点，从而定义指标体系，搭建看板，探索洞察，继而决策。

少即是多，在定义指标体系的过程中，我们并不需要一味追求埋点数量。就如上述方案，一个事件，两个变量，就能完成产品分析的核心工作。

大道至简，一个符合产品、业务逻辑的指标体系，才能更好地为后续的分析洞察提供支撑。

GrowingIO 是基于用户行为的新一代数据分析产品。首推国内领先的“分析工具 + 运营咨询 + 持续增长”数据服务体系，帮助企业构建数据运营闭环。依托于快速部署无埋点技术，实时采集全量行为数据，搭建完整的数据监控体系，高效管控与运营核心业务指标，帮助企业挖掘更多商业价值。

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